RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информационные технологии и вычислительные системы // Архив

ИТиВС, 2023, выпуск 2, страницы 27–37 (Mi itvs806)

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Рекомендательная интеллектуальная система для управления рисками хронических заболеваний

О. Г. Григорьевa, Б. А. Кобринскийa, Н. А. Благосклоновa, Б. Г. Гинзбургb

a Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, Москва, Россия
b Медицинский институт Калужского государственного университета им. К.Э. Циолковского, г. Калуга, Россия

Аннотация: Представлена рекомендательная интеллектуальная система по проблеме здоровьесбережения, обеспечивающая возможность интегрального анализа разнотипной информации в целях оценки уровней риска развития хронических заболеваний и выдачи персональных рекомендаций для снижения вероятности или предотвращения развития патологического процесса. Система реализована на основе неоднородной семантической сети с решателем базы знаний, использующим алгоритм аргументационных рассуждений. Рекомендации, выдаваемые пользователям, являются практической реализацией современной концепции раннего выявления предрасположенности к развитию заболеваний с ориентацией на активное вовлечение человека в процесс превентивных мероприятий. Рассмотрены результаты апробации рекомендательной системы здоровьесбережения ИИ-ГИППОКРАТ на реальных данных, показана возможность использования предложенного подхода для оценки рисков хронических заболеваний (артериальная гипертензия, инфаркт миокарда, инсульт, депрессия) на основе анкеты опросника. В настоящее время дальнейшее исследование направлено на модификацию разработанной интеллектуальной рекомендательной системы для контроля психоэмоционального состояния операторов критической инфраструктуры с использованием данных дистанционного мониторинга.

Ключевые слова: рекомендательная система, искусственный интеллект, оценка риска хронических болезней, мониторинг физиологических показателей, здоровьесбережение, мониторинг психоэмоционального состояния, персональные рекомендации.

DOI: 10.14357/20718632230203



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024